T-RoPE 与标准 RoPE 有何不同？
标准 RoPE 仅用交互索引编码相对位置，保持时间平移不变性，无法区分季节上下文；T-RoPE 改用基于时间戳的角度、可学习时间系数、多尺度频率库、偏移查询对齐和非平稳键旋转，打破该不变性并保留 RoPE 接口。
T-RoPE: Time-Aware Rotary Position Embedding for Sequential Recommendation
（翻译）T-RoPE：面向序列推荐的时间感知旋转位置嵌入
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.30576: T-RoPE: Time-Aware Rotary Position Embedding for Sequential Recommendation
AI 摘要
该论文提出 T-RoPE，一种用于序列生成式推荐的时间感知旋转位置嵌入，用基于时间戳的角度、可学习时间系数、多尺度频率库与偏移查询对齐替代仅索引旋转。论文证明标准 RoPE 保持时间平移不变性、无法区分季节上下文，而 T-RoPE 打破该不变性并保留 RoPE 接口。在五个公开基准上各项指标均最优，工业级电商数据集上较 HSTU+Time RAB 提升 13–82%，线上 A/B 测试转化率提升 0.33%。
AI 问答
T-RoPE 在实验中的表现如何？
在五个公开基准上每个指标均取得最优；稀疏 PixelRec 数据上 HR@10 较最强基线提升 78–130%，Amazon Books 各指标提升 8–12%；在超 60 亿交互的工业电商数据集上较 HSTU+Time RAB 提升 13–82%，线上 A/B 测试转化率提升 0.33%、订单量提升 0.63%。
T-RoPE 的计算开销如何？
论文提供前向与后向算法，额外开销随序列长度和头维度线性增长，使其对大规模生成式推荐器保持实用。
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